DFT离散傅立叶变换C++实现

C++实现FFT频谱分析 原理 找一本数字信号处理的书,把DFT的原理耐心看一遍就能明白所有前置知识的概念,比如什么是W(N,nk),为什么要把实数序列拓展到复数域上,不要看xxx博文的介绍。FFT就是DFT的一种快速实现算法,DFT复杂度O(n2n^2n2),FFT可以把复杂度降到O(nlognnlognnlogn)。FFT分为基2 时间抽取法与基2 频率抽取法,本文介绍的是时间抽取法。 FFT的实现步骤主要分为三步 将原序列扩展到复数域上,然后进行序数重排(元素的交换) 归一化蝶形系数 按照M级分解的顺序从左到右逐级进行蝶形运 阅读详情

DFT的执行效率是O(n^2),FFT为O(log2n),但是它对点数没有限制。

/*
     离散傅立叶算法V1.0
	   含有:DFT,IDFT
         made by xyt
		  2015/7/5
*/
#ifndef _DFT_H
#define _DFT_H
#include<iostream>
#include<math.h>
using namespace std;
#define PI 3.14159265354
struct complex{
	double r,i;
};
complex multi(complex a,complex b){
	complex tmp;
	tmp.r=a.r*b.r-a.i*b.i;
	tmp.i=a.r*b.i+a.i*b.r;
	return tmp;
}
int fi(double in){
	if((in-(int)in)>0.5) return (int)in+1;
	else return (int)in;
}
/* 离散傅立叶正变换,输出[][2]数组实部在前,采样容量n可以任意正整数 */
void DFT(int *in,double **out,const int &n)
{
	int i,j;
	complex **W=new complex*[n];
	for(i=0;i<n;i++){
		W[i]=new complex[n];
	}
	complex *lis=new complex[(n-1)*(n-1)+1];
	lis[0].r=1;lis[0].i=0;
	lis[1].r=cos(2.0*PI/n);
	lis[1].i=-1.0*sin(2.0*PI/n);
	for(i=2;i<=(n-1)*(n-1);i++){
		lis[i]=multi(lis[1],lis[i-1]);
	}
	for(i=0;i<n;i++){
		for(j=0;j<n;j++){
			W[i][j]=lis[i*j];
		}
	}
	complex sum;
	for(i=0;i<n;i++)
二维图像的离散傅立叶变换处理 尽管离第一次接触傅立叶变换已经好几年了,但是至今还是不理解,想想数学和 阅读详情

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/*  * test2.cpp  *  *  Created on: 2013年8月12日  *      Author: zhijian  */ #include #include #define RATE 20 //采样频率 #define N 20 //采样点数 #define PI 3.1415926535 double src[N]; /

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